CaPFS调理反应时间对河道底泥电渗脱水的影响

针对河道疏浚底泥采用电渗脱水时能耗高、脱水时间长,不利于其工程应用推广的问题。采用自制的钙基聚合硫酸铁(Ca PFS)对起始含水率为68%±0.5%的河道底泥进行调理后电渗脱水,重点考察了调理反应时间对脱水速率、电极电流、泥饼电阻及脱水能耗的影响。结果表明:添加Ca PFS调理反应10 h,采用20 V的垂直电场进行脱水时,(75±3) min泥饼脱水即达到终点,此时底泥含水率由68%±0.5%降至59.8%±1.6%,脱水速率为(0.38±0.06) g/min,脱水能耗为(118.7±2.4) k Wh/t滤液,未Ca PFS调理时,脱水能耗为(156±3.5) k Wh/t滤液、达到终点脱水时间为(110±2) min。分析脱水过程电化学行为与泥饼脱水关系可发现,当Ca PFS加入后,Ca和Fe共同作用压缩颗粒表面双电层促进了颗粒再聚集,减少了颗粒间空隙,从而迫使自由水渗出。可见,Ca PFS的调理有效缩短底泥电渗脱水时间、提高脱水能效,为电渗脱水技术在河道底泥治理工程中的应用与推广提供了理论与技术的支撑。     

Pulse cleaning flow models and numerical computation of candle ceramic filters

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＣｌｅａｎｉｎｇｔｈｅｆｉｎｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｉｎｈｉｇｈｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ (450℃ -950℃ )ａｎｄｈｉｇｈｐｒｅｓｓｕｒｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｃａｎｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｃｌｅａｎｃｏａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｓｕｃｈａｓＩＧＣＣｏｒＰＦＢＣ .Ｒｉｇｉｄｃｅｒａｍｉｃｆｉｌｔｅｒｓｏｆａｖａｒｉｅｔｙｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｒｅｕｎｄｅｒｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｐｒｏｇｒａｍｓａｒｏｕｎｄｔｈｅｗｏｒｌｄ ,ｗｈｉｃｈｃａｎｆｉ…     

软弱结构面水流冲刷形成集中渗漏通道机制研究

软弱结构面塑性程度高、强度低,在地下水长期作用下,很易导致岩体产生变形、形成集中渗漏通道及渗透破坏.软弱结构面的渗透稳定性,一直是水利水电工程的重要工程地质及水文地质问题之一,目前对其渗透破坏机理的认识还存在不少尚未解决的问题.针对已有对基岩软弱结构形成集中渗漏通道研究的不足,本文在软弱结构面内讨论渗透变形问题,主要探...     

在语文教学中渗透环保教育

环保事业是我国的一项基本国策,少年儿童环保意识关系人类未来的前途,帮助他们从小树立可持续发展的观念是我们教育工作者义不容辞的责任.语文课本中蕴含着丰富的环保素材,在语文教学中渗透环保教育,是一种有效的教育途径     

GO/PAN复合正渗透膜制备的影响因素及性能分析

以聚丙烯腈(PAN)为制膜基材,采用界面聚合法制备复合正渗透膜,研究了不同基膜组成、界面聚合条件对复合膜性能的影响及抗污染性能,并进一步添加氧化石墨烯(GO)进行共混改性,优化复合正渗透膜性能。结果表明,最佳基膜组成为,以16%的PAN为聚合物,以N,N-二甲基甲酰胺(DMF)为溶剂。最佳界面聚合条件为,将基膜浸没在2%的间苯二胺(MPD)水相溶液(pH=9)中120 s,然后与0.1%的均苯三甲酰氯(TMC)进行界面聚合反应60 s从而生成活性层,且活性层正面附着,最后于60 ℃下热处理3 min,所得复合膜具有较好的渗透性能。此外,经GO改性后,复合膜表面形成一种具有不同含氧官能团的层层堆叠式GO片层,导致膜的水通量上升了26%,截留率依然保持在99.90%以上,并且复合膜的抗污染能力得到明显提高。     

建筑小区雨水径流的土壤渗透净化

讨论了建筑小区雨水径流的污染性、土壤渗透对小区径流的净化作用及土壤的渗透能力，提出了建筑小区雨水径流土壤渗透的工程实施方案。     

南京住宅小区雨水回用方案技术经济分析

分析了南京城区雨水资源量和杂用水需求量的关系，通过示例，提出了住宅小区4种雨水回用方案，进行工程造价、雨水处理成本等方面的技术经济比较，结果方案3最优。     

动态渗透压力法研究水处理滤料的润湿性

润湿性是水处理滤料的一个十分重要的表面性质.以Washburn方程为原理,用动态渗透压力法研究了无烟煤、铝矾土陶瓷及磁铁矿滤料的亲油亲水润湿性.实验结果表明,方法的重现性较好,误差在10%以内.当滤料的粒径范围在0.6～0.9mm之间时.以该法测得无烟煤、铝矾土陶瓷及磁铁矿滤料的亲油亲水比(LHR)值依次为2.511、1.748和1.317,说明无烟煤滤料的亲油性最好,铝矾土陶瓷次之,而磁铁矿的亲油性最差.XPS和FTIR分析结果表明,无烟煤、铝矾土陶瓷及磁铁矿滤料润湿性差别主要归因于其表面化学结构的不同.     

基于BPNN的一江两河流域水体中重金属浓度预测

本文将反向传播神经网络(BPNN)应用于青藏高原一江两河流域(雅鲁藏布江山南段、拉萨河、年楚河)水体中重金属浓度预测,探讨了输入变量、预测因子、隐藏层节点数和模型结构的影响.模型以溶解氧(DO)、pH、电导率(EC)、总磷(TP)、铁(Fe)作为网络的输入层,重金属砷(As)、锑(Sb)、钼(Mo)、锰(Mn)的含量作为网络的输出层,使用Levenberg-Marquardt (LM)算法进行训练.其中,BPNN隐藏层的传递函数为tansig,隐藏层节点数为9,输出层的传递函数为purelin,输出层节点数为4.结果表明：(1)以单个元素作为预测因子时,As、Sb、Mo、Mn预测值和实测值的决定系数(R²)分别为0.98、 0.933、 0.894、 0.928;均方根误差(RMSE)分别为：9.7168×10^-4、 1.2508×10^-4、 3.3159×10^-4、1.9188×10^-3.(2)以4个元素作为预测因子时,预测值和实测值的决定系数(R²)为...